さて、夜中は自分の好きなコトをする時間。
ストレス発散も兼ねつつ、知識の泉にはまり込むような感覚と
新しいことが出来るようになる感覚と、
目的に一歩一歩近づいてる感覚が混ざった感じ。

データ分析には欠かせない統計学。
統計学の基本中の基本である、算術平均、分散、標準偏差。

まずは、サンプルを適当に作って、その数字群の
平均、分散、標準偏差を求めるプログラムを作成。

Ruby恐るべし、同じことを計算するのに、いくつものやり方が許容されてる。
さすが高級コンピュータ言語。
サンプルデータ（配列名　data）の数を計算するのでも、
data.length　でもOK。
data.count　でもOK。
data.size　でもOK。
データの合計を出すのは、sumメソッドを使うと楽だ。
data.sum　で、合計が算出される。

分散を計算するのは、injectメソッドを使うことにした。
injectは、まだ正直理解しきってはいないが、便利らしい。

sum_of_squares = data.inject(0){|sum,i| sum +(i-mean)**2]
標本数で割る前のΣ(xi-μ)^2をinjectメソッドで表現。

sum=sum　+(i番目の配列データ　-　mean)＾２

ということなのだろう。

それを標本数ｎで割れば、分散のできあがり。
その平方根を取れば、標準偏差のできあがり！


調子に乗って、２０１０年から記録してるガソリン価格の
平均、分散、標準偏差を計算させてみた。

平均は１３７円/L
分散は２９３
標準偏差は１７．１２
このデータから、エクセルでグラフを描かせてみた。

ここ7年くらいのガソリン価格の分布はこんなもんだ。
正規分布に則るとして。

１２０円〜１４０円で４０．５％を占めている。
１６０円以上は８．８％
１２０円以下は１５．３％
という結果でした。

初夏の夜長に、標準偏差分析はいかが？？？